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    微小推力下小衛(wèi)星的軌道遞推與推力標(biāo)定

    2022-04-20 09:47:02張軍華陳建林孫沖袁建平
    中國空間科學(xué)技術(shù) 2022年2期
    關(guān)鍵詞:標(biāo)定坐標(biāo)系軌道

    張軍華,陳建林,孫沖,袁建平

    1. 西北工業(yè)大學(xué) 航天學(xué)院航天飛行動力學(xué)技術(shù)重點實驗室,西安 710072

    2. 西北工業(yè)大學(xué) 民航學(xué)院,西安 710072

    1 引言

    隨著商業(yè)航天的發(fā)展,低軌小衛(wèi)星平臺受到越來越廣泛地關(guān)注。小衛(wèi)星相對于大衛(wèi)星來說,由于體積小、質(zhì)量輕、成本低,具有更靈活的應(yīng)用潛力,因此近年來小衛(wèi)星廣泛應(yīng)用于近地航天任務(wù),已經(jīng)成為航天工程的研究熱點之一[1-2]。

    通常,小衛(wèi)星受限于質(zhì)量約束,無法像大衛(wèi)星平臺一樣攜帶大量的燃料,因此高比沖微小推力推進(jìn)器小衛(wèi)星的常用推進(jìn)方式,主要包括電推進(jìn)、太陽帆推進(jìn)、電帆推進(jìn)、冷氣推進(jìn)等[3-10]。隨著航天技術(shù)的發(fā)展,當(dāng)前的微小衛(wèi)星任務(wù)對軌道預(yù)測和估計的精度要求不斷提高,這不僅對衛(wèi)星軌道動力學(xué)建模精度提出了較高的要求,還對軌道預(yù)測和估計方法提出了精度要求。用于軌道的預(yù)測和估計的數(shù)值積分方法,如Dormand-Prince方法、Gauss-Jackson方法、Adams-Bashforth-Moulton方法等往往在誤差控制、穩(wěn)定性等方面存在問題[11-15]。而采用簡化的動力學(xué)模型往往導(dǎo)致軌道預(yù)測的精度無法滿足實際需求[16-19]。

    進(jìn)一步,由于微小推力的量級小,難以嚴(yán)格在地面完成高精度的推力標(biāo)定,需要衛(wèi)星在軌對其推力進(jìn)行標(biāo)定。常見的推力標(biāo)定包括參數(shù)標(biāo)定、飛輪標(biāo)定、矢量標(biāo)定等[20-23],這些標(biāo)定方法采用衛(wèi)星載荷對標(biāo)定所需參數(shù)進(jìn)行估計。但小衛(wèi)星搭載載荷有限,上述標(biāo)定方法無法適用于小衛(wèi)星的推力在軌標(biāo)定。另一方面,微小推進(jìn)器存在推力損失等不確定性因素,如何保證推力在軌標(biāo)定的精度,是個亟待解決的問題。

    本文針對小衛(wèi)星的高精度軌道預(yù)測和微小推力在軌標(biāo)定問題,對主要的攝動力進(jìn)行了高精度建模。利用變步長龍格庫塔積分RK78對衛(wèi)星軌道進(jìn)行了外推,通過與STK仿真結(jié)果對比驗證了模型的精確性;使用無跡卡爾曼濾波器(UKF)同時估計小衛(wèi)星軌道并標(biāo)定衛(wèi)星推力,證明了在軌估計算法的可行性。本文對軌道遞推和推力標(biāo)定算法的研究,可以應(yīng)用于小衛(wèi)星的實時在軌運算中,實時掌握小衛(wèi)星自身的軌道狀態(tài)和推力大小,同時算法的速度較快,有利于小衛(wèi)星在線運算任務(wù)的實現(xiàn)。

    2 微小推力下小衛(wèi)星動力學(xué)模型

    2.1 問題描述

    小衛(wèi)星在近地軌道上運動時,除了受到地球中心引力場的引力外,還受到地球非球形引力、太陽光壓和第三體引力等攝動影響,小衛(wèi)星采用微小推力進(jìn)行軌道控制。對微小推力下小衛(wèi)星的在軌運行情況進(jìn)行預(yù)測,不僅需要精確的軌道運動模型,而且對軌道預(yù)測和估計的精度也有較高的要求。此外,由于微小推力量級小,且小衛(wèi)星任務(wù)過程中存在不確定性,需要將微小推力進(jìn)行在軌標(biāo)定。

    2.2 動力學(xué)模型

    首先建立三個坐標(biāo)系[24],如圖1所示。

    圖1 坐標(biāo)系示意圖Fig.1 Illustration of coordinate frames

    地球慣性坐標(biāo)系EXYZ(JDate),坐標(biāo)系原點在地心E,X軸指向當(dāng)前時刻春分點,Z軸垂直于地球赤道平面向上,Y軸滿足右手法則。

    地球慣性坐標(biāo)系J2 000,坐標(biāo)系原點在地心E,X'軸指向J2 000時刻的平春分點,Z軸垂直于地球赤道平面向上,Y'軸滿足右手法則。

    衛(wèi)星軌道坐標(biāo)系Sxyz,坐標(biāo)系原點在衛(wèi)星質(zhì)心S,x軸沿衛(wèi)星矢徑方向,從地心指向衛(wèi)星,y軸垂直衛(wèi)星矢徑并指向速度方向,z軸垂直于軌道平面,遵循右手法則。

    除此3個坐標(biāo)系外,建立地球固聯(lián)坐標(biāo)系(ECEF),其定義為:坐標(biāo)系原點在地心,X''軸從地心指向赤道與國際參考子午線的交點,Z''軸沿著地球自轉(zhuǎn)軸從地心指向北極點,根據(jù)右手準(zhǔn)則Y''軸從地心指向赤道與90°東經(jīng)子午線的交點。

    另外,假設(shè)衛(wèi)星本身采用三軸對地穩(wěn)定,因此衛(wèi)星的本體坐標(biāo)系與軌道坐標(biāo)系是相重合的。

    衛(wèi)星受到微小推力加速度aF的作用,且該微小作用力在本體坐標(biāo)系中的方向不變,如圖2所示。因此,aF在軌道坐標(biāo)系下可以由θ和φ兩個方位角表示,aF=[aFcosφcosθ,aFcosφsinθ,aFsinφ]T。

    圖2 微小推力在軌道坐標(biāo)系下的示意Fig.2 Illustration of micro-thrust in frame Sxyz

    衛(wèi)星受到微小推力、地球扁率(J2、J22等)、太陽光壓以及第三體(日月)引力等攝動,則衛(wèi)星在地心慣性坐標(biāo)系下的動力學(xué)方程可以描述為:

    (1)

    (2)

    式中:ax,nm、ay,nm和az,nm分別表示地球形狀攝動加速度在地球固聯(lián)坐標(biāo)系中三個方向上的分量:

    (3)

    式中:R⊕表示地球半徑;地勢系數(shù)Cnm,Snm由EGM96S引力模型給出;Vnm和Wnm分別為:

    (4)

    (5)

    在地球慣性系下的太陽光壓和太陽、月球等第三體引力引起的攝動力為:

    (6)

    (7)

    式中:r⊕,rSun,rMoon,r分別表示地球慣性系下衛(wèi)星到太陽的位置矢量;太陽的位置矢量;月球的位置矢量和衛(wèi)星的位置矢量;G表示萬有引力常數(shù);AU表示地球到太陽的距離;P表示單位AU距離下的太陽光壓力;ν表示地球的陰影函數(shù);M表示太陽或者月球的質(zhì)量;Cr表示輻射壓力系數(shù);m表示衛(wèi)星的質(zhì)量;A表示衛(wèi)星的受照橫截面積。

    因此,其他攝動總加速度可以表示為:

    (8)

    式中:aFx、aFy、aFz、aJx、aJy、aJz、adx、ady、adz分別表示微小推力加速度,地球形狀攝動加速度,其他攝動加速度在慣性坐標(biāo)系下的三個坐標(biāo)軸的分量。

    3 衛(wèi)星軌道遞推算法

    衛(wèi)星常見的星上定軌方式是基于GNSS信號,但是由于GNSS輸出的軌道信息一般在位置和速度上存在誤差,直接應(yīng)用GNSS信號進(jìn)行軌道確定,會造成衛(wèi)星軌道定位不精確。為了解決這一問題,提出一種變步長龍格庫塔算法RK78進(jìn)行軌道外推,具體的算法模型如下:

    Runge-Kutta方法是一種間接采用泰勒級數(shù)展開而求解常微分方程初值問題的數(shù)值方法。該方法用某些點上函數(shù)值的不同組合來近似初值問題的解析解,從而避免函數(shù)高階偏導(dǎo)數(shù)的計算,并獲得高階的方法[26]。將Runge-Kutta公式與初值問題解的泰勒展開式進(jìn)行比較,使之有某些項相同,便可以確定組合系數(shù),從而建立所需的方法。

    由m個函數(shù)值線性組合構(gòu)成的顯式Runge-Kutta公式為:

    (9)

    式中:K1和Ki分別表示時間段開始時的斜率和每一時間段中點的斜率;ci,αi,βij均為待定系數(shù);h為步長??梢钥闯?,方程(9)含有m個函數(shù)值,所以稱為m階Runge-Kutta公式。本文使用的RK78算法表示采用七階-八階變步長Runge-Kutta算法,它用七階方法提供候選解,八階方法控制誤差,是一種自適應(yīng)步長的常微分方程數(shù)值解法,其整體截斷誤差為O(h8) 。其變步長的原理如下:

    對于一步h1對應(yīng)其誤差估計Δ1,而h0對應(yīng)其誤差估計Δ0,兩者關(guān)系為:

    (10)

    針對兩個誤差估計值,如果Δ1>Δ0,可以根據(jù)方程(10)確定所要減小步長的大??;如果Δ1<Δ0,可以根據(jù)方程(10)確定能夠在安全范圍內(nèi)增加步長的大小。

    針對微小推力軌道外推問題,根據(jù)上述Runge-Kutta公式,使用動力學(xué)模型(8)帶入到七階Runge-Kutta公式(9)中。在此基礎(chǔ)上,設(shè)置合適的變步長,利用八階Runge-Kutta公式設(shè)置截斷誤差,通過積分和迭代,對衛(wèi)星軌道進(jìn)行外推。

    4 基于UKF的推力在軌標(biāo)定算法

    微小推力由于在軌保持時間較長,為了保證微小推力在軌工作的有效性,需要對推力進(jìn)行在軌標(biāo)定。本文采用UKF對微小推力進(jìn)行高精度推力在軌標(biāo)定。

    4.1 UKF的基本原理

    無跡卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filter,UKF),是無跡變換(Unscented Transform,UT)與標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波體系的結(jié)合,通過無跡變換使非線性系統(tǒng)方程適用于線性假設(shè)下的標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼體系,該算法的核心思想是采用UT變換,利用一組Sigma采樣點來描述隨機變量的高斯分布,然后通過非線性函數(shù)的傳遞,再利用加權(quán)統(tǒng)計線性回歸技術(shù)來近似非線性函數(shù)的后驗均值和方差[27]。

    UT變換的特點是對非線性函數(shù)的概率密度分布進(jìn)行近似,而不是對非線性函數(shù)進(jìn)行近似,即使系統(tǒng)模型復(fù)雜,也不增加算法實現(xiàn)的難度;而且所得到的非線性函數(shù)的統(tǒng)計量的準(zhǔn)確性可以達(dá)到三階;除此之外,它不需要計算雅可比矩陣,可以處理不可導(dǎo)非線性函數(shù)。

    算法模型如下:

    設(shè)非線性系統(tǒng):

    (11)

    式中:Xk為nx維的系統(tǒng)狀態(tài)向量;Zk為nz維的系統(tǒng)觀測向量;vk為系統(tǒng)噪聲;協(xié)方差矩陣為Pv;nk為觀測噪聲;協(xié)方差矩陣為Pn;式中:vk、nk都是高斯白噪聲,且互不相關(guān)。算法具體計算步驟如下:

    1)選定濾波初值。

    (12)

    2)計算k-1時刻的2n+1個σ(Sigma)樣本點,構(gòu)造(2n+1)維向量χi為σ向量:

    (13)

    λ=α2(n+k)-n

    (14)

    3)狀態(tài)更新,計算k時刻的一步預(yù)測模型值。

    (15)

    4)計算k時刻的一步預(yù)測增廣樣本點。

    (16)

    5)觀測更新,計算k時刻的觀測變量的一步預(yù)測均值、方差和協(xié)方差。

    (17)

    6)計算增益矩陣。

    (18)

    7)計算濾波值。

    (19)

    4.2 在軌標(biāo)定算法

    利用UKF對微小推力的大小及方向進(jìn)行在軌標(biāo)定的過程如下:

    (1)動力學(xué)模型改進(jìn)

    將笛卡爾動力學(xué)模型進(jìn)行狀態(tài)擴維,即包含帶估計的參數(shù)。

    (20)

    (2)基本方程

    利用上一部分的軌道遞推算法,對一個測量周期內(nèi)的航天器狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測,寫出預(yù)測方程;然后根據(jù)UKF基本原理中的公式分別寫出狀態(tài)估值方程、濾波增益方程、一步預(yù)測均方誤差方程和估計均方誤差方程等。

    (3)更新

    1)設(shè)置位置誤差和速度誤差,設(shè)計GNSS數(shù)值生成模擬器。

    2)融合GNSS的測量值,在UKF濾波器內(nèi)對狀態(tài)預(yù)測進(jìn)行更新。實時估計狀態(tài)x、m、aF、φ、θ。

    5 仿真校驗

    5.1 軌道遞推仿真結(jié)果

    針對微小推力軌道外推問題,使用變步長龍格庫塔RK78算法進(jìn)行衛(wèi)星軌道預(yù)測。初始參數(shù)設(shè)置如下:

    1)設(shè)置初始軌道為圓軌道,參數(shù)軌道半徑為755 3 km,軌道傾角86.5°,偏心率0,升交點赤經(jīng)40°,近地點幅角60°,真近點角30°,地球引力常數(shù)3.986×1014m3/s2。通過軌道要素變換,可以求解衛(wèi)星的初始位置和速度,如表1所示。

    表1 初始條件

    2)設(shè)置衛(wèi)星質(zhì)量為194 kg,微小推力12 mN,平均分配到三軸推力[6.928 2,6.928 2,6.928 2]TmN,推力加速度為[3.571 24,3.571 24,3.571 24]T×10-5m/s2。此外,考慮到微小推力較小,衛(wèi)星推進(jìn)器的質(zhì)量流量忽略不計。

    3)設(shè)置太陽光壓攝動參數(shù):輻射壓力系數(shù)為1.21,衛(wèi)星表面積為3.88 m2,地球到太陽的距離AU=149 597 870 000 m,單位AU距離下的太陽光壓力P=4.56×10-6N/m2。

    4)設(shè)置太陽引力攝動太陽引力常數(shù)為:1.327 124 38×1020m3/s2,月球引力常數(shù)為:4.902 793 455×1012m3/s2。

    利用C++軟件編寫整個推演過程的程序,和STK軟件模擬衛(wèi)星軌道推演24 h,比較不同情況下所編寫的C++程序和STK的結(jié)果對比。根據(jù)對比結(jié)果,有如下結(jié)論:

    1)由表2~表6可以看出,在完整考慮4種主要軌道攝動和微小推力作用下,本文所設(shè)計的C++程序和STK模擬結(jié)果具有較高的一致性,24 h軌道遞推的位置誤差均在22 m以下,速度誤差小于0.012 m/s,幾乎可以忽略不計。

    2)由表2和表3對比可以看出,在僅考慮微小推力情況時(不考慮其他軌道攝動),本文所設(shè)計的C++程序和STK模擬的結(jié)果具有高度一致性,兩種方法得到的24 h軌道遞推的位置差異小于0.3 m,速度差異小于0.001 m/s。而由表4和表2對比可以看出,當(dāng)考慮4種主要軌道攝動時,兩種方法得到的24 h軌道遞推的位置差異增加至30 m量級,速度差異增加至0.01 m/s量級。

    表2 無攝動+無推力結(jié)果對比

    表3 無攝動+12 mN推力結(jié)果對比

    表4 考慮4種主要軌道攝動+無推力結(jié)果對比

    3)由表3與表6對比可以看出,地球形狀攝動力是引起本文所設(shè)計的C++程序和STK模擬結(jié)果差異的最大因素,位置差異為22 m左右,主要原因可能是采用的地球引力模型之間存在輕微差異,其他三種主要攝動力并不會引起另種方法之間的較大位置差異。

    表5 考慮4種主要軌道攝動+12 mN推力結(jié)果對比

    表6 僅考慮地球扁率攝動+12 mN推力結(jié)果對比

    總之,盡管本文所設(shè)計的C++程序?qū)Φ厍蛐螤顢z動力的處理與STK內(nèi)置的地球形狀攝動力有所差異,但本文所設(shè)計的C++程序仍可實現(xiàn)在微小推力作用下的高精度軌道預(yù)測。

    為了驗證其他影響因素對所設(shè)計的C++程序的影響,本文分別針對軌道高度、推力大小和推演時間對程序的結(jié)果進(jìn)行分析。

    圖3和圖4分別給出了不同軌道高度下(200 km~1 500 km)C++程序和STK模擬之間的位置誤差和速度誤差,其中除軌道高度外,其余初始參數(shù)均與本節(jié)第一部分一致,程序考慮12 mN推力且無攝動下的結(jié)果。通過結(jié)果可以看出,不同軌道高度下,程序的位置誤差均在0.33 m以下,速度誤差均在4×10-4m/s以下,這說明本文的程序在不同軌道高度下均可以保證高精度軌道遞推。

    圖3 不同軌道高度下位置誤差Fig.3 Position errors at different orbital altitudes

    圖4 不同軌道高度下速度誤差Fig.4 Velocity errors at different orbital altitudes

    圖5和圖6分別給出了不同推力大小下(0 mN-20 mN)C++程序和STK模擬之間的位置誤差和速度誤差,其中除推力大小外,其余初始參數(shù)均與本節(jié)第一部分一致,程序考慮存在推力且無攝動下的結(jié)果。通過結(jié)果可以看出,不同推力大小下,程序的位置誤差均在0.6 m以下,速度誤差均在6×10-4m/s以下,這說明本文的程序在不同推力大小下均可以保證高精度軌道遞推。

    圖5 不同推力大小下位置誤差Fig.5 Position errors with different thrusts

    圖6 不同推力大小下速度誤差Fig.6 Velocity errors with different thrusts

    圖7和圖8分別給出了不同推演時間下(1~14 d)C++程序和STK模擬之間的位置誤差和速度誤差,其中除推演時間外,其余初始參數(shù)均與本節(jié)第一部分一致,程序考慮存在4種攝動和12 mN推力下的結(jié)果。通過結(jié)果可以看出,隨著推演時間的增加位置誤差和速度誤差都會變大,14 d內(nèi)的位置誤差在140 m以下,位置誤差在0.35 m/s以下,這說明本文的程序隨著推演時間的增大,誤差會累積增大,但還能保證正常的精度要求。

    圖7 不同推演時間下位置誤差Fig.7 Position errors with different propagation time

    圖8 不同推演時間下速度誤差Fig.8 Velocity errors with different propagation time

    5.2 在軌標(biāo)定仿真結(jié)果

    根據(jù)上文的算法,利用C/C++對微小推力大小和其本體坐標(biāo)系下的方向在3 h內(nèi)進(jìn)行在軌標(biāo)定的仿真驗證。

    針對本文中的微小推力在軌標(biāo)定問題,使用無跡卡爾曼濾波器(UKF)進(jìn)行衛(wèi)星軌道估計和推力標(biāo)定,通過預(yù)測和更新,完成對微小推力的標(biāo)定。衛(wèi)星軌道遞推的初始參數(shù)與5.1節(jié)第一部分初始參數(shù)一致。

    利用所編寫的C++程序在3 h時間間隔內(nèi)對衛(wèi)星微小推力進(jìn)行推力在軌標(biāo)定,初始位置各分量誤差為1 000 m,速度各分量誤差為0.05 m/s,微小推力各方向初始誤差為0.000 01 m/s2,測量精度為1 m,濾波器更新時間間隔為10 s。表7展示了一次軌道標(biāo)定結(jié)果,可以看出位置誤差、速度誤差和推力誤差均收斂,推力精度占比收斂至0.429 4%。

    表7 推力在軌標(biāo)定3 h結(jié)果

    如圖9~圖12以圖示的形式給出了UKF推力在軌標(biāo)定的結(jié)果,圖9展示了3 h內(nèi)的位置估計誤差,圖10為速度誤差,圖11為推力誤差,圖12為推力精度占比,由上圖可以看出,各誤差和占比均收斂。

    圖9 推力在軌標(biāo)定的位置誤差Fig.9 Position errors of on-orbit thrust calibration

    圖10 推力在軌標(biāo)定的速度誤差Fig.10 Velocity errors of on-orbit thrust calibration

    圖11 推力在軌標(biāo)定的推力誤差Fig.11 Thrust errors of on-orbit thrust calibration

    圖12 推力在軌標(biāo)定的推力精度占比Fig.12 Thrust accuracy ratio of on-orbit thrust calibration

    此外,通過改變C++程序中的位置誤差、速度誤差和位置誤差,該程序仍能保證各誤差和占比均收斂。

    6 結(jié)論

    對于微小推力下的小衛(wèi)星軌道遞推和推力在軌標(biāo)定問題,本文提出了基于變步長龍格庫塔的軌道遞推算法,利用高精度的軌道動力學(xué)模型,能夠?qū)π⌒l(wèi)星軌道進(jìn)行高精度的推演。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計基于UKF推力標(biāo)定算法,對小衛(wèi)星施加的微小推力進(jìn)行在軌標(biāo)定。仿真實例中對軌道遞推算法與STK進(jìn)行比較,位置誤差均在22 m以下,速度誤差均在0.02 m/s以下;同時推力在軌標(biāo)定各誤差均收斂,且精度得到保證,仿真數(shù)據(jù)說明了本文所設(shè)計算法的可行性。本文設(shè)計的算法基于C++程序,相較于其他程序算法具有更快的計算速率,有利于實際任務(wù)中實現(xiàn)星上的在線計算。在下一步的研究中,致力于消除地球形狀攝動力對算法帶來的誤差。

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